Introducción a la Estadística Empresarial

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Introducción a la Estadística Empres arial. Capítulo 1.- Estadística: Ciencia y datos. Jesús Sánchez Fernández

CAPITULO 1.- ESTADÍSTICA: CIENCIA Y DATOS 1.1 Introducción. En este manual se exponen un conjunto de instrumentos de análisis estadístico cuya finalidad es ayudar a manejar, de una forma cómoda y útil, la cada vez mayor cantidad de información de tipo cuantitativo, e incluso cualitativo, que cualquier agente económico tiene en sus manos. Pero esos instrumentos son de utilidad no solo para los agentes económicos (consumidores y productores). En realidad las técnicas estadísticas también son de tanta utilidad o más en otros ámbitos que nada tienen que ver con la economía. La gran aportación de la estadística es, precisamente, ese arsenal de instrumentos y técnicas que permiten tratar y sintetizar esa gran cantidad de información, en un intento de buscar las posibles regularidades que la misma esconde detrás de la enorme variabilidad con la que se presenta. El objetivo último de ese tratamiento estadístico de la información es reducir, en la medida que ello sea posible, la incertidumbre inherente a la variabilidad de la información, para que la toma de decisiones, de cualquier agente (económico o de otra naturaleza), se lleve a cabo con el menor grado de incertidumbre posible. Una vez que se han señalado estas ideas, con las que se ha pretendido poner de manifiesto no ya la utilidad de los métodos estadísticos, que eso quedará a juicio de cada usuario, sino la cotidianidad con la que nos vemos obligados la gran mayoría de la población a trabajar y tomar decisiones basadas en información de tipo estadístico, cabría preguntarse si es necesario ampliar el contenido de este capitulo introductorio si, como se ha señalado en otro lugar, la mayoría de los lectores se lo saltan. Sin embargo, y aún a riesgo de que se cumpla esa afirmación, es conveniente dejar claras dos cuestiones relevantes. La primera de ellas es que no debe sacarse la falsa idea de entender la estadística como una mera colección de métodos o técnicas útiles para el tratamiento de la información o, incluso lo que es más, concluir que la estadística es lo que hacen los estadísticos. Aunque esas dos ideas no son desacertadas, tampoco permiten tener una visión completa de lo que es la estadística. La segunda es que nuestras decisiones se basan, cada vez más, en un flujo creciente de información que necesitamos sintetizar para evitar aquello de los árboles impidan


ver el bosque. Nuestras decisiones son de tipo condicionado, pues la mismas se toman en función de algún tipo de información, tanto pasada como presente.

1.2 Concepto de Estadística. Es frecuente que la Estadística se identifique con una tabla o colección de datos. De hecho, eso es una estadística. Pero que duda cabe que la Estadística no debe entenderse como una mera colección de datos, aunque los mismos se presenten de forma ordenada y sistemática. Esta forma de entender la Estadística tiene su origen en el significado etimológico del término. La palabra Estadística deriva de la latina “status” y se remonta a los tiempos en los que los estados-naciones recababan datos, especialmente sobre renta y población, a efectos de recaudación impuestos y mantenimiento del ejercito. Esos datos se identificaban con el estado, razón por la cual terminaron conociéndose como estadísticas.. En este sentido, la Estadística es tan antigua casi como el propio ser estadísticas humano. Pero esta es una forma muy estrecha de entender y definir la Estadística. En cambio, la Estadística entendida como como ciencia tiene un origen más reciente y el gran desarrollo de la misma ha tenido lugar, fundamentalmente, a lo largo del siglo XX. Como ciencia, la Estadística está formada por el conjunto de métodos y técnicas que permiten la obtención, organización, síntesis, descripción e interpretación de los datos para la toma de decisiones en ambiente de incertidumbre . Ese objetivo que persigue p ersigue la

Estadística con la organización y síntesis de los datos tiene su razón de ser en el hecho de que la misma se preocupa del estudio de los que podemos denominar como fenómenos de masas. Es decir, la Estadística no está interesada en el estudio de datos aislados, pues si la información es escasa no tiene sentido plantearse problemas de organización ni de síntesis. Así, si se estudian los gastos en publicidad de las empresas de una determinada rama de actividad y se tiene información para solo dos empresas, entonces, con esos dos datos no ha lugar plantearse si los mismos han de presentarse mediante una tabla o un gráfico o si deben resumirse mediante un promedio. Esa escasez de información no debiera ser nunca objeto de análisis estadístico, pues la descripción de la misma es irrelevante y a partir de ella poco se puede decir en relación con los gastos en publicidad de todas la empresas. La metodología estadística adquiere entidad cuando de lo que se trata es de analizar un elevado volumen de datos, pues por lo general, tras esa “masa de datos” se esconden


ciertas regularidades o leyes de comportamiento que nos permitirán, una vez descritas, tomar decisiones en ambiente de incertidumbre, siempre que esta pueda cuantificarse en términos de probabilidad, pues esas decisiones se basan en una leyes que, a diferencia de las leyes de la física, no son exactas sino que están sujetas a errores. En el párrafo anterior han aparecido, no por casualidad, tres términos que nos van a permitir desdoblar a la Estadística en dos ramas principales. Esos términos son: describir,, probabilidad y toma de decisiones con incertidumbre. describir incertidumbre. El primero de ellos da lugar a lo que se conoce como Estadística Descriptiva. Descriptiva. Esta rama es la más antigua de la Estadística y su objeto es el análisis de los datos para descubrir o describir las posibles regularidades que presenten. Paralelamente, aunque con posterioridad, se desarrolló la Teoría de la Probabilidad. Probabilidad. La unión ambas ha dado lugar a lo que se conoce como Estadística Matemática o Inferencia Estadística. Estadística. El instrumental propio de esta rama es el que nos permite tomar decisiones en ambiente de incertidumbre. Se trata de decisiones basadas en la información que suministran los datos y que permiten generalizar los resultados obtenidos.

1.3 La observación estadística. En el apartado anterior se ha intentado dejar claro que la Estadística se dedica al estudio de los fenómenos de masas. Es decir, la Estadística centra su interés en la observación de colectivos amplios de entes o elementos, los cuales pueden ser personas o cosas. A esos colectivos se les denomina en Estadística como Población Población.. Ahora bien, una vez que se tiene claro que el objeto de la Estadística es la observación y estudio de las poblaciones, la siguiente cuestión que puede plantearse es como ha de realizarse esa observación. La misma puede se exhaustiva o parcial. Las dos formas tienen ventajas e inconvenientes. En el caso de la observación exhaustiva o total, total, y si se asume que no hay errores de medida entonces, lo que se consigue es eliminar la incertidumbre. Frente a esa ventaja fundamental, la observación exhaustiva tiene un grave inconveniente: el coste. Se trata tanto de un coste monetario como en tiempo. Imaginemos la siguiente situación. Un partido político, antes de unas elecciones, quiere saber cual es la intención de voto del electorado. Para ello tiene dos opciones. Preguntarle a todos los electores o solo a un subconjunto de los mismos. En el primer


caso estamos frente a una observación exhaustiva y está claro que, ante esta situación, para el partido que lleva a delante la observación no habrá incertidumbre alguna en relación con el resultado final de las elecciones, siempre y cuando no haya errores de medida. En este caso esos errores vendrán dados por la falta de sinceridad en la respuesta de los electores y por las no respuestas, además de otras posibles causas. Pero, ¿porqué ese partido, o cualquier otro, normalmente no realiza ese tipo de observación?. En este caso la respuesta parece trivial. El tamaño de la población es demasiado grande, lo que conlleva un coste tanto en tiempo como en dinero que hace desaconsejable esa opción. Un ejemplo de una operación estadística de carácter exhaustivo, dentro de la estadística oficial, son los censos de población, especialmente los realizados desde 1991, pues los anteriores eran una mezcla de observación exhaustiva y parcial. La alternativa al enfoque anterior es la observación parcial. parcial. Esta implica que no se observa a toda la población. Dentro de esta forma de proceder se pueden distinguir dos categorías distintas. Por una lado está la subpoblación y por otro la muestra muestra.. Con la primera lo que se hace es observar a un conjunto de entes o elementos de la población que guardan entre si una cierta característica y que los diferencia de los demás. Así, siguiendo con el ejemplo anterior, los electores que no han votado antes porque en las elecciones anteriores no tenían la edad mínima exigida constituyen una subpoblación. Al proceder de esta forma se consigue realizar una operación estadística en menos tiempo y a menor coste pero, en cambio, la incertidumbre a cerca de la intención de voto del electorado es enorme, pues esa subpoblación no representa en absoluto a toda la población. Su intención de voto no tiene porque coincidir con la de los demás electores. No obstante, esta forma de observar la población puede resultar de gran interés en determinados casos. Pensemos que nuestro interés se centra es cuantificar la ocupación hotelera en una zona turística. En esta situación, en lugar de preguntar a todos los establecimientos que se dedican a esta actividad económica, podría resultar suficiente con preguntarle solo a los hoteles a partir de una cierta categoría, por ejemplo a los de tres y más estrellas estrell as pues, en este caso, esos elementos de la población son determinantes de la población total y los demás tienen poca incidencia en el volumen de ocupación. La segunda opción de la observación parcial consiste en tomar una muestra. En este caso se observará también un subconjunto de elementos de la población. Pero ahora,


a diferencia de lo que ocurría con la subpoblación, los elementos de la muestra no guardan ninguna característica especial que los diferencie de los demás. Al contrario, con una muestra lo que se pretende es representar a toda la población. Podríamos decir que la muestra es una población de tamaño reducido. Las ventajas de observar la población de forma parcial y, en especial, para el caso de seleccionar muestras son, en algunos casos, evidentes. En primer lugar reduce el tiempo de observación. Si el tiempo que se dedica a observar los elementos de la población es excesivo podría ocurrir que los resultados llegaran más tarde de lo que es admisible. Siguiendo con el ejemplo de las elecciones, si el periodo de observación es superior al tiempo que dista hasta que tengan lugar las elecciones, entonces cuando se disponga de resultados sobre intención de voto ya no son necesarios. En general, si lo que se pretende al observar la población es analizar una característica que no cambia mucho con el transcurso del tiempo, entonces no importará demasiado que el periodo de observación sea razonablemente largo. Por el contrario, si esa característica está sometida a fuertes variaciones en periodos de tiempo cortos o si el plazo de presentación de resultados es breve, que duda cabe que en tales circunstancias la observación parcial, mediante una muestra, es el procedimiento más indicado. En segundo lugar está el tema de los costes monetarios, que en la observación parcial son más reducidos que en el caso de la exhaustiva. Finalmente, la observación parcial presenta también la ventaja de que reduce las pruebas destructivas. Imaginemos que nos encontramos frente a un estudio de control de la calidad de la producción de una empresa que se dedica a la fabricación de vigas de hormigón para obras civiles. Esas vigas habrán de someterse a presiones altas para conocer su resistencia a la ruptura. Pero si somete toda la producción a este tipo de pruebas destructivas entonces no hay producción. Bastaría en este caso con seleccionar una muestra y, aplicarle ese tipo de pruebas a los elementos de la misma, para tener una idea razonable de cual es la resistencia a la ruptura de las vigas producidas por la empresa. Pero no todo son ventajas en la observación parcial. El principal inconveniente se deriva precisamente de que la observación no es exhaustiva. En estos casos las características de la población serán desconocidas, pues aunque la muestra pretenda representar lo más fielmente posible a la población, nunca dejará de ser eso, una


muestra. Con los datos de la muestra solo podremos conocer las características de esos valores muestrales. Concluir que son iguales a las de la población sería poco menos que una osadía. Entre las características observadas en la muestra y las de la población habrá siempre una diferencia que se conoce como error muestral. muestral. Es precisamente este error muestral el que lleva a que las decisiones, en relación con las características poblacionales, se tomen en situaciones de incertidumbre. Veamos esto de una forma gráfica y sencilla. En la Figura 1 se han representado una población con todos sus elementos y una muestra de los mismos. Como puede apreciarse, la población toma valores que van del 0 al 9, mientras que en la muestra el valor 9 no está incluido. Así pues, según la muestra, los valores de la población van del 0 al 8, pero eso no es cierto, solo es aproximado. Se está cometiendo un error.

1.3.1 Variables y atributos. En líneas anteriores se ha señalado que el objeto de estudio de la Estadística son las poblaciones y que estas están formadas por entes o elementos. El número total de los mismo determina el tamaño de la población. Para estudiar una población, lo primero que debe hacerse es observarla de alguna de las formas que ya se ha señalado en las líneas anteriores. Pero observar una población es equivalente a observar sus elementos.. Ahora bien, esos elementos poseen una serie de características que son elementos las que realmente se observan. Por ejemplo, el conjunto de todas las empresas industriales radicadas en España constituyen una población. Los elementos de esa población son las empresas. Pero una empresa no se observa en abstracto. Lo que realmente tiene interés son las distintas características características de esas empresas, como, por


ejemplo, el número de empleados, el volumen de ventas, los costes salariales, los gastos en publicidad, los beneficios de las mismas, la naturaleza de los productos que fabrican, etc. A todas estas características de los elementos de una población se les conoce de forma genérica como caracteres caracteres.. Estos últimos, según su naturaleza, pueden ser de tipo cuantitativo o cualitativo cualitativo.. Para el ejemplo anterior, serían caracteres cuantitativos “el número de empleados”, “el volumen de ventas”, “los costes salariales”, “los gastos en publicidad”, “los beneficios de las mismas”, etc., mientras que sería cualitativo “la naturaleza de los productos que fabrican”. Hay que señalar que, en general, cualquier carácter de tipo cuantitativo se puede ofrecer en términos cualitativos. Así, si el número de empleados lo agrupamos en intervalos se podría hablar de empresas pequeñas, medinas y grandes, siendo ahora el carácter “tamaño de la empresa” de naturaleza cualitativa. De manera similar se podría proceder con los demás. Pero en estadística es más habitual hablar de variables que de caracteres cuantitativos y de atributos en lugar de caracteres cualitativos. Las variables son susceptibles de medirse en términos cuantitativos y a cada una de esas posibles mediciones o realizaciones se les conoce como valores valores,, datos u observaciones.. A su vez, en función del número posible de valores que tome una observaciones variable, a las mismas se las puede clasificar en discretas y continuas continuas.. Serán discretas cuando el número de valores sea finito o infinito numerable, mientras que una variable será continua cuando el número de sus valores sea infinito no numerable. En los casos en los que las variables toman infinitos valores, la practica habitual es agruparlos en intervalos, como se muestra en las Tabla 1, para variable continua, y en la Tabla 2 para discreta.

Tabla 1. Retribución anual de los asalariados en Andalucía en 1996 Salarios (miles de ptas.) Asalariados 0,000-0,454 618.604 0,454-0,909 266.378 0,909-1,363 208.329 1,363-1,818 212.353 1,818-2,272 188.908 2,272-2,727 132.436 2,727-3,181 107.217 3,181-3,636 93.230


3,636-4,090 4,090-4,544 4,544-4,999 4,999-5,453 5,453-5,908 5,908-6,362 6,362-6,817 6,817-7,271 7,271-7,725 7,725-8,180 8,180-8,634 Mayor de 8,634 Total

78.737 52.578 29.889 21.318 15.217 11.367 8.433 6.504 5.322 4.311 3.425 13.114 2.077.670

Fuente: IEA. Anuario Estadístico de Andalucía. 2001

Tabla 2. Tamaño de los municipios de Andalucía según su población en 1999. Tamaño Municipios Menos de 501 hab. 90 De 501a 1000 hab. 95 De 1001 a 2000 hab. 138 De 2001 a 3000 hab. 94 De 3001 a 5000 hab. 106 De 5001 a 10000 hab. 115 De 10001 a 20000 hab. 69 De 20001 a 50000 hab. 40 De 50001 a 100000 hab. 11 Más de 100000 hab. 11 Total 769 Fuente: IEA. Anuario Estadístico de Andalucía. 2001

Los atributos no pueden medirse como ocurre con las variables. Lo único que puede hacerse con ellos es describirlos mediante palabras y clasificarlos en categorías no numéricas que sean mutuamente excluyentes. A cada una de estas categorías se le denomina modalidades modalidades.. Un ejemplo es el que se recoge en la Tabla 3. Tabla 3. Alumnos matriculados en las universidades andaluzas según rama en el curso 1999-2000 Ramas Alumnos Ciencias Experimentales 26155 26155 Ciencias de la Salud 22509 22509 Enseñanzas Técnicas 58588 58588 Ciencias Sociales y Jurídicas 133181 133181 Humanidades 31486 Total 271919 Fuente: IEA. Anuario Estadístico de Andalucía. 2001


En algunos casos, las modalidades de un atributo pueden ser objeto de ordenación, como se recoge en la tabla 4. Tabla 4. Número de alumnos de enseñanza primaria en Andalucía según ciclo. Curso 19992000 Ciclo Alumnos De 1º ciclo 177093 177093 De 2º ciclo 180931 180931 De 3º ciclo 188218 188218 Total 546242 Fuente: IEA. Anuario Estadístico de Andalucía. 2001

1.4 Fuentes estadísticas. En los apartados anteriores se ha señalado que el objetivo de la Estadística es el estudio de los fenómenos de masas. Pero ello requiere el manejo de una información numérica amplia. La cuestión inmediata que surge es saber a donde se puede recurrir para encontrar esa información necesaria y sin la cual el análisis estadístico no se puede realizar. En definitiva, se trata es de conocer las fuentes que suministran información de carácter estadístico. Estas fuentes son susceptibles de clasificarse según distintos criterios. Atendiendo al agente que elabore esa información, la misma puede agruparse en endógena y exógena. La primera sería la que elabora el propio investigador. En este caso, la operación estadística conducente a recabar los datos necesarios para la realización del análisis estadístico se supone que la lleva a cabo el propio investigador. Será él quien se encargue de observar los distintos caracteres, cuantitativos o cualitativos, relevantes de los elementos de una población. El resultado será una base de datos, obtenida mediante una muestra, o cualquiera de los otros procedimientos indicados con anterioridad, que permitirá el correspondiente análisis estadístico. Esta situación se da cuando no existe fuente alternativa exógena capaz de facilitar esa información. Pero ¿qué se entiende por fuente exógena? En general, la podemos definir como aquella cuyo objeto principal es la obtención de información estadística pero que no actúa como usuaria. Las fuentes exógenas son múltiples y a su vez se las puede clasificar en dos categorías distintas. Por un lado están las fuentes oficiales o públicas y, por otro, las privadas. De todas ellas las que generan mayor volumen de información son las


primeras, es decir, las oficiales o públicas. Estas últimas se pueden clasificar, a su vez, según el ámbito espacial en que desarrollan sus competencias en materia estadística. Así se tienen las fuentes de carácter internacional, las de ámbito estatal, las de ámbito regional o autonómico y las de carácter local. Entre las primeras, los principales productores de información estadística son la Oficina de Estadística de la ONU (UNSTAT) y la Oficina de Estadística de la Unión Europea (EUROSTAT). La segunda y tercera de las categorías contempladas conforman el sistema estadístico nacional, cuya organización responde al esquema de la Figura 1. Figura 1. Esquema de la organización org anización Estadística en España. ADMINISTRACIÓN GENERAL DEL ESTADO ESTADO ADMINISTRACIONES AUTONOMICAS (CC.AA.) (CC.AA.)

C.S.E.

Consejos Autonómicos de Estadística INE

C.I.M.E.

Institutos y Oficinas de Estadística de las CC:AA.

C.I.T.E.

Servicios Estadísticos de los MINISTERIOS y otros órganos de la A.G.

Comisiones Autonómicas de Estadística

Servicios Estadísticos de las CONSEJERIAS y otros

órganos de las CCAA

Unidades de Estadística de las Corporaciones Locales

Nota: Nota: C.S.E. (Consejo Superior de Estadística), C.I.M.E. (Comisión Interministerial de Estadística), C.I.T.E. (Comité Interterritorial de Estadística), I.N.E (Instituto Nacional N acional de Estadística). Fuente : Página web del INE.

Dentro de la segunda categoría hay que destacar al INE por ser el órgano productor de estadísticas más importante de toda la organización estadística de España. El


mismo es el encargado de la elaboración y diseño de los planes estadísticos nacionales plurianuales que son finalmente aprobados por Real Decreto. Una vez aprobado el Plan Estadístico Nacional correspondiente a un cuatrienio concreto, el INE elabora los programas anuales, que también han de ser aprobados por Real Decreto. El objetivo final, tanto de los planes como de los programas, es definir y describir, de forma ordenada y sistemática, el conjunto de operaciones estadísticas que darán lugar a las futuras publicaciones en materia estadística, tanto del INE como del resto de los productores de ámbito estatal (Ministerios, Institutos Oficiales, Banco de España, etc). El conjunto de operaciones es muy numeroso, razón por la cual no es aconsejable describir todas y cada una de ellas. En la Figura 2 se reproduce las fichas de dos de esas operaciones, siendo la estructura de ellas idéntica a la del resto1. Figura 2. Ficha técnica de la operaciones estadísticas “Directorio Central de Empresas” y “Sociedades Mercantiles”. 3841 Directorio Central de Empresas (DIRCE) Fines: Mantenimiento de un directorio central de empresas no agrarias y sus unidades locales clasi ficadas por actividad, tamaño y localización Marco para encuestas Organismos que intervienen: INE Descripción general (principales variables): Identificació Identificaciónn y l ocalización, tamaño, rama de activi dad Colectivo: Empresas y unidades locales Periodicidad de la recogida de la información: Anual Desagregación: Municipal o inferior Créditos presupuestarios necesarios para su financiación en el cuatrienio cuatrienio 2001-2004: 2001-2004 : 181,75 millones de pesetas ( 1.092,34 miles de euros)

3844 Sociedades Mercantiles Fines: Información mensual y anual de las sociedades creadas, disueltas, y de las modificaciones de sociedades Organismos que intervienen: INE, D.G. de los Registros y del Notariado Notariado (MJ) Descripción general (principales variables): Número y capital social de las sociedades constituidas, disueltas o que modifican su capital Colectivo: Sociedades mercantiles Periodicidad de la recogida de la información: Mensual Desagregación: Provincial Créditos presupuestarios necesarios para su financiación en el cuatrienio cuatrienio 2001-2004: 2001-2004 : 97,55 millones de pesetas ( 586,29 miles de euros) Fuente: Página web del INE.

1

Para un estudio más detallado, tanto en materia de planes y programas como de operaciones estadísticas, se puede consultar la página web del INE, cuya dirección es: http://www.ine.es.


Pero previo a la formulación del Plan Nacional de Estadística está el Inventario de Operaciones Estadísticas de la Administración General del Estado (IOE), el cual contiene la descripción de la actividad estadística de los Ministerios, Banco de España e Instituto Nacional de Estadística. El Inventario es un instrumento fundamental para la coordinación y planificación estadística y el punto de partida para la formulación del Plan Estadístico Nacional. Las operaciones estadísticas 2 que recoge el inventario aparecen en fichas similares a las del Plan, como se aprecia en la Figura 3. Paralelamente a esta producción estadística de ámbito estatal, la transferencia de competencias en materia estadística ha posibilitado la creación de Institutos y Oficinas de Estadística en las distintas Comunidades Autónomas, los cuales, a su vez, definen sus propios planes y programas estadísticos. Así, para el caso de la Comunidad Autónoma de Andalucía, su actividad estadística se enmarca dentro del Sistema Estadístico de Andalucía (SEA), que tiene como misión poner a disposición de los ciudadanos y las instituciones oficiales información estadística sobre la situación económica, demográfica, social, medioambiental y territorial de la Comunidad Autónoma. El SEA está integrado por: el Instituto de Estadística de Andalucía (IEA), la Unidades Estadísticas de las distintas Consejerías, los Puntos de Información Estadística, el Consejo de Dirección y el Consejo Andaluz de Estadística. En este caso, es el IEA el encargado de la elaboración de Planes y Programas para el ámbito andaluz, al igual que el INE para todo el Estado. Este esquema de la Comunidad Autónoma de Andalucía, similar al de la Administración General del Estado, es trasladable a mayoría de las Comunidades del Estado Español.

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Como indica el propio INE: “La unidad adoptada como base del inventario es la operación estadística , definida como el conjunto de actividades que conducen a la obtención de resultados estadísticos sobre un determinado sector o tema a partir de datos recogidos de forma individualiz ada. También se incluyen en el ámbito de esta definición los trabajos de infraestructura y de normalización estadística que posibilitan la coordinación, homogeneización homogeneización e integración de las estadísticas, así como la recopilación de resultados y la confección de síntesis”.


Figura 3. Ficha técnica de la operación estadística “Directorio Central de Empresas” del IOE.

30201 Directorio Central de Empresas (DIRCE)

Servicio responsable

Instituto Nacional de Estadística (INE)

Unidad ejecutora

S.D.G. de Metodología y Técnicas Estadísticas (D.G. de Procesos e Infraestructura Estadística)

Participa Participa ción de otros organismos

No

Clase de operación

Marcos para censos o muestras

Sector o tema

Estadísticas de empresas y unidades de producción no referidas a sectores particulares

Subsector o subtema

Registros y directorios de unidades de producción

Nivel de desagregación

Municipal o inferior

Metodología de la recogida de datos

Obtención mediante enumeración completa de datos administrativos originales

Forma de recogida de datos

Transcripción de documento administrativo, cualquiera que sea la forma de cumplimentar éste

Objetivo general

Mantenimiento de un directorio central de empresas no agrarias y sus unidades locales clasificadas por actividad, tamaño y localización

Variables de estudio

Identificación, localización, tamaño y rama de actividad

Variables de clasificación

No aplicable

Tipo de difusión

"El Directorio Central de Empresas (DIRCE). Resultados estadísticos". Soportes papel, publicación electrónica e internet (www.ine.es)

Periodicidad de la difusión

Anual

Periodicidad de la recogida de datos

Anual

Unidades

Empresas y unidades locales

Fuente administrativa (en su caso)

Ficheros de la Administración Tributaria, Seguridad Social y comunidades autónomas de Navarra y País Vasco

Figura en el Plan Estadístico Nacional 2001-2004

Sí - 3841

Fuente: Página web del INE.

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